A new temperature based method to separate rain and snow
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents the development and testing of a new method to estimate daily snowfall from precipitation and associated temperature records. The new method requires two variables; the threshold mean daily air temperature at which 50% of precipitation is considered snow, and the temperature range within which mixed precipitation can occur. Sensitivity analyses using 15 climate stations across south‐western Alberta, Canada, and ranging from prairie to alpine regions investigates the sensitivity of those two variables on mean annual snowfall (MAS), the coefficient of determination, and the MAS‐weighted coefficient of determination. Existing methods, including the static threshold method, one linear transition method used by Quick and Pipes, and the Leavesley method employed in the PRMS hydrological modelling system are compared with the new method, using a total of 963 years of daily data from the 15 climate stations used for the sensitivity analyses. Four different approaches to using the two input variables (threshold temperature and range) were tested and statistically compared: mean annual variables based on the 15 stations, mean annual variables for each station, mean monthly variables for each station, and a sine curve representing seasonal variation of the variables. In almost all cases the proposed new method resulted in higher MAS‐weighted coefficients of determination, and, on average, they were significantly different from those of other methods. The paper concludes with a decision tree to help decide which method and approach to apply under a variety of data availabilities. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle